BP神经网络在土地覆被分类中的应用研究
【摘要】:以matlab为平台设计了BP神经网络用于在遥感影像上自动提取地物信息,试验证明这种方法不但可以运用到微观区域的高分辨率遥感影像上,还可以运用到宏观区域的低分辨率遥感影像上。本文对分辨率为15米的ETM影像和分辨率为1000米的MODIS影像进行了试验,精度检验结果显示,总体分类精度(overall-accuracy)均高于70%,kappa系数均高于70%。在对MODIS影像进行分类时,将2006年全年的MODIS影像处理成EVI植被指数时间序列集,利用植被指数时间序列进行土地覆被分类,这是近期土地利用分类方法研究的前沿。
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